Python多线程爬虫的使用方法是什么

本篇内容介绍了“Python多线程爬虫的使用方法是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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基本开发环境

• Python 3.6

• Pycharm

• wkhtmltopdf

相关模块的使用

• re

• requests

• concurrent.futures

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

一、明确需求

现在聊天谁还不发几个表情包？聊天时,表情包是我们重要的工具,更是拉进小伙伴们距离的好帮手,当聊天陷入尴尬境地时,随手一张表情包,让尴尬化为无形

二、网页数据分析

如图所示斗图网上面的图片数据都包含在 a 标签当中，可以尝试直接请求这个网页，查看response 返回的数据当中是否也含有 图片地址。

import requests


def get_response(html_url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url=html_url, headers=headers)
    return response


def main(html_url):
    response = get_response(html_url)
    print(response.text)


if __name__ == '__main__':
    url = 'https://www.doutula.com/photo/list/'
    main(url)

在输出结果中 ctrl + F 进行搜索。

这里有一个点想要注意一下，我用python请求网页所给我们返回的结果当中，包含图片url地址是：
data-original="图片url"
data-backup="图片url"

如果想要提取url地址的话，可以用parsel 解析库，或者 re 正则表达式。之前都是使用的parsel，本篇文章就用 正则表达式吧。

urls = re.findall('data-original="(.*?)"', response.text)

单页爬取完整代码

import requests
import re


def get_response(html_url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url=html_url, headers=headers)
    return response


def save(image_url, image_name):
    image_content = get_response(image_url).content
    filename = 'images\\' + image_name
    with open(filename, mode='wb') as f:
        f.write(image_content)
        print(image_name)


def main(html_url):
    response = get_response(html_url)
    urls = re.findall('data-original="(.*?)"', response.text)
    for link in urls:
        image_name = link.split('/')[-1]
        save(link, image_name)


if __name__ == '__main__':
    url = 'https://www.doutula.com/photo/list/'
    main(url)

多线程爬取全站图片（如果你的内存够大）

3631页的数据，什么表情都有，嘿嘿嘿

import requests
import re
import concurrent.futures


def get_response(html_url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url=html_url, headers=headers)
    return response


def save(image_url, image_name):
    image_content = get_response(image_url).content
    filename = 'images\\' + image_name
    with open(filename, mode='wb') as f:
        f.write(image_content)
        print(image_name)


def main(html_url):
    response = get_response(html_url)
    urls = re.findall('data-original="(.*?)"', response.text)
    for link in urls:
        image_name = link.split('/')[-1]
        save(link, image_name)


if __name__ == '__main__':
    # ThreadPoolExecutor 线程池的对象
    # max_workers  最大任务数
    executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3)
    for page in range(1, 3632):
        url = f'https://www.doutula.com/photo/list/?page={page}'
        # submit  往线程池里面添加任务
        executor.submit(main, url)
    executor.shutdown()

“Python多线程爬虫的使用方法是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！